分布式锁就是多台机器，分布在不同的JVM中，这些不同JVM内的方法需要获取一个唯一锁，比如获取锁之后要把数据写入数据库，保证数据在同一时刻只有一台机器写入数据库。
分布式锁的实现有多种实现方法，除了今天聊到的ZK实现的分布式锁还有Redis通过SETNXPX或Lua脚本实现，还可以通过数据库的锁实现，但今天咱们主要聊一下ZK的分布式锁的原理实现。
zookeeper可以创建两种节点，一种是永久型的，一种是临时型还可以是有序的，当机器与zk失去连接的时候临时节点会自动删除，这个功能非常强大以至于很多功能都是基于此，比如leader选举等。现在直接上一张我自己画的图：
首先会有一个永久节点\Locks，然后每个客户端请求的时候会创建一个临时有序节点，在这时每个都是有序的，最小的节点就意味着获取了锁。
在此图上显然ClientC获取了锁，其他的锁获取的节点不是最小的，但是他们之前会有一个链接，就是lock_00000001在虽然没有获取锁，但是会需要监听lock_00000000的，因为如果监听所有节点的话会浪费很多的资源。相应的大的节点都会watch比自己小的节点，当比自己节点小的节点释放之后然后就可以继续处理了。
我们看看Curator很好的帮我们实现了这样的功能，所有大家可以直接拿过来用：
InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, lockPath);
try {
lock.acquire(seconds, TimeUnit.SECONDS);
//do something
} catch (Exception e) {
logger.error("error", e);
} finally {
lock.release();
}
很多东西都为我们封装好了，如果用原生zookeepr API需要写太多的行，并且需要考虑的点非常的多。我在网上也找了一个例子，自己改了一把，然后跑了没有什么问题, 因为不是自己写的，所有不贴出来了，有需要了自行下载： https://github.com/stonehqs/Demo/blob/master/ZookeeperLock.java
但是在这里边我能想到的还有一场景需要大家一起思考一下：
1. 如果ZK集群出问题了，如何处理？
2. 如果方法调用的太频繁，这样会出现连接ZK被拒绝，比如一个应用连接数超过60个。
大家如果有更好的方案，可以给我留言讨论。
我能想到的第1点就是采用多个集群，比如两个集群，在写入数据的时候同时写入到两个集群中（保证数据一致），如果有一个群集中超过一半不能使用的时候，那么整个集群不能用了，这时可以切换到另一个群集，保证访问的高可用。
关于第2点，每个连接ZK群集的IP会被记录下来，这样一个IP连接ZK集群的最大默认数量60个，如果超过60个的话会被拒绝连接，防止DDOS攻击。所以在每个应用的方法调用的时候需要加入synchronized关键字，这样每个应用在同一时刻有一个线程在进行处理，其他的线程可以等待或者直接去做别的处理。还有另一个方案就是调整这个数变大，这样也可以解决一下，但是如果调整的话还需要多做一些测试，保证这个数字是最佳的。
好了，有问题的可以给我留言。下期再见。
原文地址：https://www.cnblogs.com/huangqingshi/p/9650837.html